长沙网站托管公司排名,重庆有哪些网络公司,建设部网站 自住房,网页一键转换wordpress目录 SparkHadoop区别核心组件运行架构MasterWorkerApplication (Driver)Executor RDD概念yarn下工作原理算子依赖血缘关系阶段划分广播变量 shuffle流程SparkSQLDataSet、DataFrame、RDD相互转换 SparkStreaming Spark
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据… 目录 SparkHadoop区别核心组件运行架构MasterWorkerApplication (Driver)Executor RDD概念yarn下工作原理算子依赖血缘关系阶段划分广播变量 shuffle流程SparkSQLDataSet、DataFrame、RDD相互转换 SparkStreaming Spark
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎
Hadoop区别
Spark和Hadoop是两种广泛应用于大数据处理领域的框架它们各有特点和适用场景主要区别可以从以下几个方面进行概述 数据处理模型 Hadoop采用批处理模型通过其核心组件MapReduce实现数据处理。MapReduce将数据分解成多个数据块分别在集群节点上进行并行处理然后将结果合并。这一过程涉及磁盘I/O包括读取输入数据、中间结果写入磁盘、最终结果写回磁盘因此对于需要大量磁盘读写交互的复杂迭代任务效率相对较低。 Spark基于内存计算模型利用RDDResilient Distributed Datasets作为核心数据结构能够在内存中存储和计算数据显著减少了对磁盘的依赖。Spark支持微批处理和流处理通过Spark Streaming能够对数据进行快速迭代和实时分析。内存中的数据分析速度相比Hadoop的磁盘计算有数量级的提升。 执行速度与性能 Hadoop由于依赖磁盘I/OHadoop在处理大规模数据时虽然具备良好的可扩展性和容错性但整体执行速度相对较慢尤其不适合需要多次迭代或实时响应的应用。 Spark由于在内存中进行计算并且优化了数据管道和任务调度Spark在处理相同任务时通常比Hadoop快几个数量级特别是在处理需要多次访问同一数据集的迭代算法或交互式查询时。对于需要低延迟响应的流处理应用Spark Streaming也提供了更高的性能。 编程模型与易用性 HadoopMapReduce编程模型相对较为繁琐需要定义map()和reduce()函数且抽象层次较低对于复杂数据处理逻辑可能需要多步MapReduce作业链式执行。 Spark提供了更高级的API和丰富的库如Spark SQL支持SQL查询和DataFrame API、Spark Streaming流处理、MLlib机器学习、GraphX图计算。这些库提供了更直观、面向对象的编程接口使得开发者可以使用更简洁、高层的代码来表达复杂的计算逻辑提高了开发效率和代码可读性。 资源管理与部署 Hadoop包含YARNYet Another Resource Negotiator作为资源管理系统负责集群中任务的调度与监控。Hadoop生态系统还包括HDFSHadoop Distributed File System作为分布式存储系统以及HBase、Hive等其他数据存储与查询组件。 Spark虽然可以独立部署但通常与Hadoop YARN或其它资源管理系统如Mesos、Kubernetes配合使用充分利用已有的集群资源。Spark可以无缝读写HDFS上的数据并且在YARN上进行任务调度。这种兼容性使得Spark可以作为Hadoop生态的一部分补充其在实时计算和内存处理方面的不足。 应用场景 Hadoop更适合处理海量静态数据的离线批处理任务如日志分析、历史数据挖掘、大规模ETLExtract, Transform, Load等以及需要高容错性和低成本存储的场景。 Spark适用于需要快速响应、多次迭代、交互式查询和实时流处理的场景如实时推荐系统、复杂事件处理、大规模机器学习训练与预测、即席查询等。
总结来说Hadoop和Spark在大数据处理中扮演着互补的角色。Hadoop作为分布式存储和批处理的基础架构擅长处理大规模静态数据和离线分析任务而Spark凭借其内存计算、高效的数据处理管道和丰富的库支持特别适合于需要高性能、低延迟和复杂分析的应用场景。在实际项目中两者常被结合使用利用Hadoop进行数据存储和初步处理再通过Spark进行深度分析和实时计算。
核心组件
Apache Spark 是一个统一的大数据处理框架以其高效、易用和灵活的特点而广受欢迎。Spark 的组成主要包括以下几个关键模块 Spark Core 核心引擎Spark Core 提供了基本的分布式任务调度、内存管理、错误恢复、I/O 接口以及度量收集等功能构成了整个 Spark 框架的基础。它实现了 Spark 的基本分布式计算模型包括任务调度、数据分片partitioning、任务执行和结果聚合等。 RDDResilient Distributed DatasetsSpark Core 中最重要的抽象是 RDD这是一种容错的、可以并行操作的元素集合。RDD 支持两种类型的操作转换transformations和行动actions。转换操作创建新的 RDD而行动操作触发实际的计算并返回结果。RDD 具有容错性如果数据丢失可以通过记录的 lineage血统信息重新计算。 Spark SQL 结构化数据处理Spark SQL 扩展了 Spark Core提供了对结构化数据如关系型数据表的高效处理能力。它引入了 DataFrame 和 Dataset API允许用户使用 SQL 查询语句或者面向对象的方式操作数据。Spark SQL 还包含了 Catalyst 查询优化器能对 SQL 查询进行高级优化并与 Hive Metastore 兼容支持 HiveQL 查询和元数据管理。 Structured Streaming基于 Spark SQLStructured Streaming 提供了对无界和有界数据流的统一处理接口允许用户以类似处理静态数据的方式来编写流处理程序。Structured Streaming 强调端到端的精确一次处理语义以及与批处理一致的 API简化了流批一体的应用开发。 Spark Streaming 实时流处理Spark Streaming 是 Spark 对实时数据处理的支持它将实时数据流划分为一系列小的批次微批处理并在 Spark 的批处理引擎上进行处理。Spark Streaming 提供了高吞吐、容错机制以及与 Spark Core、Spark SQL 和 MLlib 等其他组件的无缝集成便于构建复杂的实时分析应用。 MLlib 机器学习库MLlib 是 Spark 的机器学习库包含了大量常用的机器学习算法、实用工具和数据类型支持分类、回归、聚类、协同过滤、降维等任务。MLlib 支持在分布式环境中高效地训练模型并且与 Spark 的分布式数据集紧密集成便于在大规模数据集上进行机器学习。 GraphX 图计算GraphX 是 Spark 中用于图处理和图并行计算的库提供了图数据模型、图操作如顶点和边的变换、图算法如PageRank、连通分量、三角计数等以及图形化的可视化工具。GraphX 将图抽象为顶点Vertex和边Edge的集合并支持属性图模型允许在顶点和边上附加任意属性。
除了以上主要模块Spark 还包括以下组成部分 运行模式Spark 支持多种运行模式适应不同的部署环境包括 本地模式在单机上运行用于开发和测试。Standalone 模式使用 Spark 自身提供的内置资源管理框架在独立集群中部署。Hadoop YARN在 Hadoop 集群中运行利用 YARN 进行资源管理和调度。Apache Mesos在 Mesos 集群中运行实现资源共享。Kubernetes在 Kubernetes 容器平台上部署 Spark 应用。 集群管理器与守护进程Spark 集群中包含主守护程序Driver和辅助进程Executor。主守护程序负责应用程序的初始化、任务调度、结果收集等而辅助进程负责在工作节点上执行具体任务。 连接器与数据源Spark 提供了与多种数据源如 HDFS、Cassandra、HBase、Kafka 等的连接器使得 Spark 应用能够轻松访问和处理这些数据源中的数据。
综上所述Spark 由 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX 等核心模块组成支持结构化数据处理、实时流处理、机器学习和图计算等多种大数据处理场景并能够灵活部署在不同类型的集群环境中。
运行架构 Spark运行架构中各个组件如Master、Application、Executor、Driver等各司其职共同协作完成大数据处理任务。以下是它们各自的分工和作用
MasterWorker
Master是Spark集群的主控节点类似YARN的RM负责整个集群的资源管理和作业调度。具体职责包括 资源管理Master监控集群中所有可用的工作节点Worker Nodes了解它们的内存、CPU等资源情况并负责这些资源的分配。 作业调度当接收到客户端提交的Spark应用程序Application时Master根据应用程序的需求和当前集群资源状况决定在哪些Worker Node上启动Executor并为每个Executor分配合适的资源。 监控与协调Master持续监控作业执行状态包括Executor的生命周期管理、任务失败后的重试等。它还接收来自Worker和Driver的定期心跳以确保集群的稳定运行和故障检测。 服务发现Master提供服务注册和发现功能使得Driver能够找到并与其管理的Executors通信。 Mater和Worker都是进程类似于ResourceManager和NodeManager运行在某个节点上 Application (Driver)
Application是指用户提交的Spark作业由一个Driver程序代表。Driver是应用程序的主控进程承担以下职责 初始化Driver启动时会创建一个SparkContext对象这是与Spark集群交互的核心接口。SparkContext负责与Master节点建立连接提交应用程序及其资源需求。 任务解析与调度Driver解析用户编写的Spark程序使用RDD、DataFrame、Dataset等API编写将其转化为一系列Jobs每个Job又进一步细分为多个Stages基于 Shuffle 操作划分。Driver中的DAGScheduler负责将Job分解为Stage并提交给TaskScheduler后者负责将Stages转化为具体的Tasks并发送到各个Executor执行。 数据分发与结果收集Driver负责将计算所需的数据分布到各个Executor上并在Executor执行完Tasks后收集结果。对于Shuffle操作Driver还会协调跨Executor之间的数据交换。 故障恢复在出现Executor故障或其他异常时Driver负责重新调度受影响的任务以保证作业的容错性。
Executor
Executor是Worker Node上为特定Application启动的进程负责实际的数据处理工作。每个Executor维护一个或多个线程池每个线程可以执行一个Task。其主要职责包括 Task执行Executor接收来自Driver的任务指令将其分配给线程池中的线程执行。每个Task对应Spark程序中的一个计算单元。 数据缓存与计算Executor根据Driver的指示可以在内存或磁盘上缓存数据以加速后续计算。它执行诸如map、filter、join等操作并在必要时与本地或其他Executor交换数据。 数据本地性优化Executor尽可能地在存储数据的同节点上执行相关任务利用数据本地性原则减少网络传输提高性能。 结果反馈Executor将任务执行的结果返回给Driver或者根据Driver的指令更新缓存或持久化数据。
在Spark运行架构中Master作为集群的管理者负责全局资源调度和作业监控。Application由Driver代表提交作业请求、解析作业逻辑、生成执行计划并与Master交互获取资源。Executor作为Application在Worker节点上的代理实际执行任务并处理数据同时与Driver保持通信以报告进度和结果。各组件间通过网络通信协作共同实现高效、可靠的大数据处理。 RDD 概念
RDDResilient Distributed Datasets弹性 分布式数据集是Apache Spark的核心数据抽象它以一种容错、可并行操作的元素集合形式表示数据。以下是RDD的工作方式概述
创建 RDD可以通过以下方式创建
从外部数据源读取本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase等存储系统中的数据通过SparkContext提供的API如textFile()、parquetFile()等创建RDD。从现有RDD通过对现有RDD应用转换操作如map()、filter()、flatMap()等生成新的RDD。从并行集合直接从Spark上下文SparkContext中创建如通过parallelize()方法将本地集合转化为分布式RDD。不可变RDD封装了计算逻辑是不可以改变的想要改变只能产生新的RDD在新的RDD里面封装计算逻辑
分区与分布 分区RDD被划分为多个逻辑分区partitions每个分区包含一部分数据。分区决定了数据如何在集群中分布和并行处理。分区的数量和数据分布策略对Spark的并行性和性能有直接影响。执行并行计算 分布Spark根据数据分区将RDD分布在集群的不同工作节点Worker Nodes上。每个分区通常对应一个Executor上的一个任务Task。这样设计有助于实现数据本地性即任务尽量在数据所在节点上执行减少网络通信开销。 移动数据❌移动计算✅
转换与行动 转换操作Transformations对RDD进行诸如map()、filter()、join()等操作生成新的RDD。转换操作不会立即执行仅记录操作逻辑和依赖关系形成一个DAGDirected Acyclic Graph有向无环图描述了从原始数据到最终结果的计算步骤。 行动操作Actions如count()、collect()、saveAsTextFile()等触发实际的计算。行动操作会触发DAG的执行计划生成Spark根据DAG确定任务的调度和执行顺序将任务提交给Executor执行并将结果返回给Driver或写入外部存储。
计算执行 任务调度Spark的DAGScheduler将DAG分解为一系列阶段Stage每个阶段内部的任务可以并行执行阶段之间可能存在依赖关系。TaskScheduler将这些任务分配到各个Executor上执行。 任务执行Executor接收到来自Driver的任务后在本地线程池中执行任务。任务通常在数据本地的节点上运行以利用数据本地性。任务执行过程中可能会涉及到内存与磁盘之间的数据交换以及跨节点的数据传输如Shuffle操作。
缓存与容错 缓存通过cache()或persist()方法可以将RDD的分区数据保存在内存、硬盘或二者结合的存储介质中以加快后续计算。Spark会自动管理缓存数据的生命周期和空间当内存不足时可能将部分数据溢写到硬盘。 容错RDD通过**Lineage血统**机制实现容错。每个RDD记录了其由哪些父RDD经过何种转换操作生成的完整历史。当某个分区数据丢失时Spark可以根据Lineage信息重新计算该分区数据无需重算整个RDD。这种机制使得Spark能在发生故障时仍能保证数据计算的正确性和完整性。
综上所述RDD工作方式的核心在于通过转换操作构建计算逻辑的DAG仅在行动操作时触发实际计算并利用分区、分布、缓存和容错机制实现高效、弹性的分布式数据处理。 RDD的设计旨在简化并行编程模型同时利用内存计算和高效的调度策略显著提升大数据处理性能。
yarn下工作原理
Spark在YARNYet Another Resource Negotiator另一种资源协调者模式下工作时Spark应用程序借助YARN作为资源管理和调度平台来运行。以下是在YARN模式下Spark工作原理的详细步骤
提交应用程序
用户通过spark-submit脚本提交Spark应用程序指定关键参数如--master yarn表明使用YARN作为集群管理器--deploy-mode可以选择client或cluster模式以及Spark应用程序的jar包、主类、配置参数如spark.executor.memory、spark.executor.cores、num-executors等。
启动客户端/Driver进程 Client模式在client模式下spark-submit脚本所在的客户端机器上启动Driver进程。Driver负责与YARN交互提交应用程序并监控其执行。 Cluster模式在cluster模式下spark-submit向YARN提交请求后即可退出。YARN在集群中启动一个专用的ApplicationMasterAM进程作为Driver负责后续的资源请求和任务调度。 YARN资源申请 无论是哪种部署模式接下来的过程相同 Application SubmissionSpark Driver或AM向YARN的ResourceManagerRM提交应用程序其中包括 应用程序元数据如名称、队列等应用程序主类在Cluster模式下即ApplicationMaster的类任何必需的依赖如Spark相关jar包配置信息如executor资源需求 ApplicationMaster启动RM接收到请求后会在集群中选择一个NodeManagerNM为该应用程序分配第一个Container。NM在该Container中启动ApplicationMaster进程。
资源协商与Executor启动 注册与资源请求ApplicationMaster在Cluster模式下即Driver向RM注册并开始周期性地请求资源Container指定所需内存spark.executor.memory和CPU核心数spark.executor.cores。 资源分配RM根据集群资源状况和调度策略为ApplicationMaster分配所需资源Container。当Container分配后RM通知ApplicationMaster。 Executor启动ApplicationMaster收到Container分配信息后与对应的NodeManager通信指示NM在分配的Container中启动Executor进程。Executor启动后会与Driver建立连接并注册为可用执行单元。
任务调度与执行 任务划分Driver根据用户代码生成DAG有向无环图将其划分为多个Stage并为每个Stage生成TaskSet一组Task。这些Task对应于待执行的操作如Map、Reduce等。 任务分配Driver将TaskSet发送给注册的Executors。每个Executor接收到任务后在本地线程中执行。 数据流与通信执行过程中Spark利用高效的数据序列化、传输机制以及RDD的Lineage特性来处理数据流和跨节点通信如Shuffle操作。Spark还利用数据本地性原则尽可能让任务在数据所在节点上执行以减少网络传输。
监控与容错 监控Driver持续监控所有Executor的状态包括任务进度、资源使用情况等。ApplicationMaster也定期向RM汇报应用程序的总体状态。 容错如果Executor出现故障Driver能够通过RDD的Lineage信息重新计算丢失的数据分区。此外YARN自身的容器管理机制也会监测Executor进程的健康状况必要时重新启动失败的Container。 应用程序结束当所有任务完成或者用户主动终止应用程序时Driver向RM注销ApplicationMaster释放所有已分配的资源。YARN清理与该应用程序相关的资源结束生命周期。
总结来说Spark在YARN模式下工作时Spark应用程序以YARN应用程序的形式运行利用YARN进行资源管理和调度而Spark自身专注于任务划分、数据处理和容错机制。这种模式允许Spark无缝地融入Hadoop生态系统利用YARN的资源隔离和多租户能力实现高效的分布式计算。
算子
RDD算子主要分为两类转换Transformation算子和行动Action算子。 转换算子 转换算子不会立即触发计算而是定义了从一个RDD到另一个RDD的映射关系。它们是惰性求值的也就是说当调用转换算子时Spark不会立即执行计算而是记录下这个操作及其依赖关系形成一个计算逻辑图DAG。实际计算发生在行动算子触发时。 行动算子 行动算子触发实际的计算并将结果返回给Driver程序或写入外部存储系统。它们会触发整个DAG图的执行直到得到最终结果。行动算子的结果通常是一个非RDD值如单个数值、统计结果、文件路径等或者将数据写入外部存储。
特点与特性
并行计算算子操作在RDD的各个分区上并行执行充分利用集群资源。延迟计算Lazy Evaluation转换算子仅构建计算逻辑图不立即执行直到遇到行动算子时才触发实际计算。容错性基于RDD的Lineage血统信息当数据分区丢失时Spark可以根据算子依赖关系自动重新计算丢失部分。可伸缩性算子设计旨在处理大规模数据集能够随着集群规模的增加而扩展计算能力。优化潜力Spark通过Catalyst优化器对包含算子的DAG进行优化如合并连续的map操作、推断常量表达式、优化shuffle阶段等提高执行效率。
rdd.转换算子.转换算子.转换算子.转换算子.行动算子依赖血缘关系
RDD 只支持粗粒度转换即在大量记录上执行的单个操作。将创建 RDD 的一系列Lineage血统记录下来以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为当该RDD的部分分区数据丢失时它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 每一个rdd都保存了一系列依赖关系当其中一个rdd出错时可以恢复但是rdd不能存储数据rdd实际上就是一串代码 宽窄依赖
窄依赖1对1依赖表示每一个父上游RDD的Partition最多被子下游RDD的一个Partition使用窄依赖我们形象的比喻为独生子女。宽依赖shuffle依赖表示每一个父上游RDD的Partition被子下游RDD的多个Partition使用宽依赖我们形象的比喻为多生子女。
阶段划分
RDDResilient Distributed Dataset的阶段划分是Spark为了有效地调度和执行分布式计算任务而进行的一种逻辑切分。阶段划分基于RDD间的依赖关系和计算模式旨在最小化数据在不同阶段间的shuffle重新分区和排序成本。以下是RDD阶段划分的详细说明
阶段划分依据
依赖类型RDD之间的依赖关系有两种主要类型 窄依赖Narrow Dependencies父RDD的每个分区最多被子RDD的一个分区所依赖。如map、filter、union等算子产生的依赖属于窄依赖。窄依赖的调度和执行非常高效因为不需要全局的数据重新分发和排序。 宽依赖Wide Dependencies又称Shuffle Dependencies父RDD的每个分区可能被子RDD的多个分区所依赖需要进行跨分区的数据重排和重新分区。如reduceByKey、groupByKey、join等算子产生的依赖属于宽依赖。宽依赖会导致数据的全局shuffle通常会触发阶段边界。
阶段划分过程 构建DAG有向无环图Spark首先将用户程序中的RDD转换操作Transformation串联起来形成一个表示计算流程的DAG。在这个DAG中每个节点代表一个RDD边表示它们之间的依赖关系。 识别宽依赖沿着DAG遍历每当遇到宽依赖时就将其作为阶段划分的边界。这意味着一个阶段内的所有操作都是窄依赖而宽依赖标志着阶段之间的界限。 阶段生成每个阶段Stage包含一个或多个连续的窄依赖操作以及一个终结于宽依赖的shuffle操作。阶段内的任务可以并行执行且通常在同一台机器上处理同一分区的数据有利于数据本地性。
阶段特性 Stage ID每个阶段都有一个唯一的ID用于标识和跟踪其在整个应用程序中的位置。 任务Task每个阶段进一步细分为多个任务每个任务对应一个父RDD分区的计算。任务是Spark调度的最小单位由Executor在工作节点上执行。 Shuffle Map Stage包含宽依赖的阶段称为Shuffle Map Stage。这些阶段的最后一步会产生shuffle输出文件这些文件将作为下一个阶段通常是Reduce Stage的输入。 Reduce Stage紧随Shuffle Map Stage之后的阶段通常被称为Reduce Stage其任务会读取前一阶段产生的shuffle文件进行聚合或连接等操作。 Pipeline执行对于一个阶段内的多个连续窄依赖操作Spark会尝试将其合并为一个任务避免不必要的中间结果写入磁盘从而形成计算管道提高执行效率。
阶段划分的意义 高效调度阶段划分使得Spark能够清晰地识别出哪些操作可以并行执行哪些操作需要等待shuffle数据准备完成。这种划分有助于优化任务调度减少不必要的等待时间。 数据流控制通过阶段划分Spark可以明确知道哪些数据需要在不同节点间进行shuffle从而合理安排网络通信和数据分发避免数据瓶颈。 容错恢复基于阶段划分Spark可以利用RDD的Lineage血统信息快速重建丢失的分区数据。当某个阶段的任务失败时只需重新计算该阶段及其依赖的上游阶段而不是整个DAG。 优化机会阶段划分有助于Catalyst优化器识别和实施跨阶段的优化策略如合并连续的map操作、推断常量表达式、优化shuffle阶段等进一步提升执行效率。
综上所述RDD的阶段划分是Spark实现高效分布式计算的关键机制之一它通过识别并分离出具有宽依赖的计算阶段为任务调度、数据流控制、容错恢复和优化提供了基础。阶段划分使得Spark能够将复杂的计算任务拆解为一系列相互独立、易于管理和优化的执行单元。
广播变量
Spark的广播变量是一种优化机制用于在分布式计算环境中高效地共享只读数据集。以下是对Spark广播变量的详细解释
基本概念
广播变量允许将一个在Driver程序中创建的变量可能是简单数据类型也可能是较大的数据结构如数组、列表或映射广播到Executor节点上。每个Executor只需存储该变量的一份本地副本而不是在每次任务执行时都由Driver传送给Executor。这样做的主要目的是 减少网络传输避免在每个任务启动时重复发送相同的变量副本到各个Executor尤其是当这个变量较大时能显著降低网络开销。 提升计算效率Executor上的所有任务都能快速访问到本地存储的广播变量无需网络延迟提高了数据访问速度。 节省内存每个Executor只需要存储一个副本相比每个任务都保留一个副本更有效地利用Executor的内存资源。
使用与工作原理
定义与使用 在Driver端创建广播变量在Driver程序中通过SparkContext的broadcast方法创建将一个普通变量封装为Broadcast对象。 val sc: SparkContext ...
val largeData: Array[Int] ... // 大型只读数据集
val broadcastVar sc.broadcast(largeData)在Executor端访问在RDD的操作如map、filter等中可以通过value属性来访问广播变量的值。 val processedRDD someRDD.map { data val localValue broadcastVar.value// 使用localValue进行计算...
}工作原理 分发Driver将广播变量序列化后将其拆分为多个小块chunks并通过高效的TorrentBroadcast算法类似于P2P下载分发到各个Executor。Executor可以从Driver或其它Executor节点并行地接收这些块。 存储与缓存每个Executor接收到广播变量的所有块后将其反序列化并在本地内存中存储。Spark默认将广播变量的存储级别设置为MEMORY_AND_DISK意味着如果内存不足部分或全部数据会被存储到本地磁盘上。Executor的BlockManager负责管理这些块。 访问Executor上的任务在执行时可以直接从本地内存或磁盘中读取广播变量的值无需通过网络请求Driver或其它Executor。 只读性广播变量一旦创建并分发即变为只读状态。任何试图修改广播变量值的操作都会抛出异常。这是为了确保所有Executor上的副本保持一致并防止潜在的并发问题。
注意事项 数据大小广播变量适合用于中到大型几十MB以上的只读数据集。对于非常小的变量直接通过闭包传递可能更为高效而对于特别大的数据可能需要考虑更高级的数据分片或外部存储方案。 数据不变性广播变量要求其内容在整个生命周期内保持不可变。这是因为一旦广播出去所有Executor上的副本即被视为静态数据任何对原始变量的更改都不会传播到已存在的副本。 序列化与反序列化广播变量的内容必须是可以序列化和反序列化的。如果包含复杂数据结构确保其成员变量及嵌套对象也支持序列化。 生命周期管理Spark会自动管理广播变量的生命周期。当一个广播变量不再被任何任务引用且内存压力需要释放空间时Spark会将其从Executor的内存中清除。然而由于广播变量通常存储在磁盘上即使从内存中删除仍可重新加载到内存。
应用示例
广播变量常用于以下场景 全局配置参数在大规模数据分析中可能需要将一些全局的配置信息如阈值、规则列表等广播到所有Executor供所有任务统一使用。 查找表当有大量重复查询如字典、映射表等发生时将这些查找表广播到每个Executor可以避免重复网络传输。 统计摘要预先计算好的统计数据如平均值、最大值、直方图等可以作为广播变量分发用于后续计算的基准或过滤条件。
总之Spark的广播变量是一种有效的优化手段通过在Executor上本地缓存一份只读数据的副本减少了网络传输提升了计算性能尤其适用于需要在分布式计算任务中频繁、全局访问的大型只读数据集。
shuffle流程
Shuffle是Spark中进行数据重新分区和排序的关键过程它发生在宽依赖Wide Dependency的两个阶段之间。Shuffle的主要目的是将前一阶段产生的数据按照特定的键进行重新分布使得相同键的数据聚集到同一个分区以便后续阶段进行聚合、join、reduceByKey等操作。以下是Shuffle的工作过程详细说明
1. 数据产生与分区
**前一阶段Shuffle Map Stage**的每个任务Task对输入数据进行处理后生成中间结果通常以key, value对的形式存在。这些对按照预先设定的分区器Partitioner被分配到不同的输出分区Output Partition。输出分区的个数通常与下一阶段的并行度相匹配。
2. 数据排序与溢写
每个任务在本地内存中为每个输出分区维护一个缓冲区Buffer。当缓冲区数据达到一定阈值可通过配置调整时触发以下操作 排序对缓冲区内key, value对按key进行排序。排序是Shuffle过程中的重要环节确保相同key的数据在写入磁盘前已局部有序有利于后续的聚合操作。 溢写Spill将排序后的数据写入本地磁盘上的临时文件Spill File。溢写过程中数据会进一步压缩以减少磁盘占用和后续网络传输的开销。每个任务可能产生多个溢写文件。
3. 合并与索引构建
当所有数据处理完毕任务会对之前生成的所有溢写文件进行合并Merge生成一个或多个最终的Shuffle文件。合并过程中Spark会保留排序属性并可能继续进行压缩。同时任务还会创建一个索引文件Index File记录每个Shuffle文件中不同key范围的信息以便后续阶段快速定位所需数据。
4. 数据传输
**后一阶段Reduce Stage**开始时各个Executor会根据任务调度情况通过网络从产生Shuffle数据的Executor那里拉取所需的Shuffle文件。拉取过程遵循数据本地性原则优先从本地Executor获取否则通过网络从其他节点获取。拉取过程中Executor会利用索引文件快速定位所需数据。
5. 数据解压与合并
Executor接收到Shuffle文件后进行解压并读取数据。对于一个任务它可能需要合并来自多个源的同一分区数据。合并时Spark会维持排序属性并可能对数据进行进一步的聚合或操作生成供当前任务使用的中间结果。
6. 资源回收
完成Shuffle数据处理后Spark会自动清理不再需要的临时文件和索引文件释放磁盘空间。
Shuffle优化
Spark对Shuffle过程进行了诸多优化包括 Shuffle Service提供集中式的Shuffle数据管理减轻Executor的存储压力提高容错性。 Sort-Based Shuffle默认优化了数据排序和合并过程减少了磁盘写入和读取次数。 Shuffle Partition Tuning适当调整Shuffle分区数平衡并行度与数据倾斜问题。 Compress/Shuffle Spilling使用压缩减少磁盘占用和网络传输合理设置内存缓冲区大小避免频繁溢写。 推测执行Speculative Execution对可能运行较慢的任务启动备份任务减少整体延迟。
Shuffle的重要性
Shuffle是Spark中非常关键且代价高昂的操作它直接影响了Spark应用程序的性能和资源利用率。优化Shuffle过程可以显著提升Spark作业的执行效率降低数据处理的延迟并且对于处理大规模数据集和复杂计算任务至关重要。正确理解和配置Shuffle相关参数以及利用Spark提供的优化机制是编写高效Spark应用程序的重要环节。
SparkSQL
DataSet、DataFrame、RDD
在Apache Spark中Dataset、DataFrame和RDDResilient Distributed Dataset是三种不同的数据抽象它们都代表了分布式、可并行操作的数据集但在功能、特性和使用场景上有所区别。以下是它们之间的关系与对比
1. RDDResilient Distributed Dataset 基本概念RDD是最基础的数据抽象代表了一个弹性、容错的分布式数据集由一系列不可变的、分区的记录组成。RDD提供了丰富的转换transformation和行动action操作允许用户以函数式编程风格处理数据。 特性 容错性基于Lineage血统记录能够自动重建失败任务的数据。分布式数据分布在集群中的多个节点上支持并行计算。惰性计算只有在行动操作触发时才执行计算。 编程模型使用Scala、Java或Python的低级API进行编程提供了map、filter、reduce等函数式操作。
2. DataFrame 基本概念DataFrame是Spark SQL引入的一种带有Schema结构信息的RDD可以看作是带有列名、数据类型和约束的二维表格数据。DataFrame提供了SQL查询和DataFrame API两种操作方式。 特性 结构化具有明确的列名和数据类型便于进行类型安全的查询和操作。优化执行利用Catalyst优化器进行查询优化包括列裁剪、谓词下推等提高执行效率。多语言支持除了Scala、Java之外还支持SQL查询语句和Python、R等语言的DataFrame API。 编程模型既可以使用SQL查询也可以使用面向对象的DataFrame API进行操作。
3. Dataset 基本概念Dataset是DataFrame的扩展结合了RDD和DataFrame的优点是Spark SQL中最通用的数据抽象。Dataset本质上是带有类型信息的DataFrame提供了类型安全和强类型的编程体验。 特性 类型安全在Scala和Java中Dataset提供了类型安全的API可以捕获编译期错误避免运行时类型转换问题。性能与DataFrame共享优化执行引擎同样受益于Catalyst优化器。编码灵活性支持自定义对象case class或POJO可以更好地与应用程序的领域模型集成。 编程模型主要针对Scala和Java用户提供了强类型的API支持隐式转换和lambda表达式。
关系与转换 转换关系RDD是最低层的数据抽象DataFrame和Dataset是在其基础上的扩展。可以将RDD转换为DataFrame或Dataset反之亦然 RDD - DataFrame/Dataset
DataFrame - Dataset (仅限Scala/Java)
Dataset - RDD转换方法 RDD.toDF() 或 SparkSession.createDataFrame(RDD, schema)将RDD转换为DataFrame。DataFrame.as[CaseClass]Scala或 DataFrame.as(Encoders.bean(Class))Java将DataFrame转换为Dataset。Dataset.rdd将Dataset转换回RDD。
总结
RDD最基础、灵活但编程模型相对低级的数据抽象适合需要精细控制执行细节或处理非结构化数据的情况。DataFrame带有Schema的RDD提供SQL查询和类型安全的DataFrame API适用于结构化数据处理和分析。Dataset在DataFrame基础上增加了类型安全的特性特别适用于Scala和Java开发提供了与应用程序领域模型更紧密的集成。
在实际使用中用户可根据任务需求、数据结构和编程语言偏好选择合适的数据抽象。对于结构化数据分析和SQL查询通常首选DataFrame或Dataset对于需要更多控制权或处理非结构化数据的任务可能更倾向于使用RDD。在Scala或Java项目中Dataset由于其类型安全和编码便利性常常成为首选。
相互转换
以下是一些示例展示了如何在Spark中将RDD、DataFrame和Dataset之间进行相互转换
RDD → DataFrame
假设有一个包含字符串元素的RDD我们希望将其转换为具有两列name和age的DataFrame。
// 假设已有SparkSession实例名为spark// 创建一个简单的RDD
val rdd: RDD[String] spark.sparkContext.parallelize(Seq(John,30, Alice,25))// 定义Schema
import org.apache.spark.sql.types._
val schema StructType(Seq(StructField(name, StringType),StructField(age, IntegerType)
))// 将RDD转换为DataFrame需指定Schema
val df: DataFrame spark.createDataFrame(rdd.map(_.split(,)), schema)// 查看DataFrame内容
df.show()DataFrame → Dataset
若已有一个DataFrame且希望将其转换为具有类型信息的Dataset可以使用Scala的case class或Java的POJOPlain Old Java Object来定义数据类型。
// 假设已有DataFrame df// 定义case class对应DataFrame的Schema
case class Person(name: String, age: Int)// 将DataFrame转换为Dataset[Person]
val ds: Dataset[Person] df.as[Person]// 或者在Java中假设已有对应的Person类
DatasetRow df ...;
DatasetPerson ds df.as(Encoders.bean(Person.class));Dataset → RDD
有时需要将具有类型信息的Dataset转换回RDD以进行更底层的操作。以下是如何将Dataset转换为RDD的示例
// 假设已有Dataset[Person] ds// 将Dataset转换为RDD[Person]
val rdd: RDD[Person] ds.rdd// 或者在Java中
DatasetPerson ds ...;
JavaRDDPerson rdd ds.toJavaRDD();这些例子展示了如何在Spark中根据需要在RDD、DataFrame和Dataset之间进行转换以便利用不同数据抽象的优势。在实际应用中应根据任务需求、数据结构和编程语言特性选择最适合的数据抽象类型。
SparkStreaming 准实时微批次 Apache Spark 实现流式数据实时处理主要通过其流处理模块 Spark Streaming旧版或 Structured Streaming新版推荐来实现。这里主要介绍 Structured Streaming 的实现原理因为它提供了更为统一、易用且功能丰富的流处理模型。
Structured Streaming 实现流式数据实时处理的关键要素包括
1. 微批处理Micro-batching
Structured Streaming 采用了微批处理micro-batch processing模型即将实时数据流划分为一系列小的时间间隔如秒级或毫秒级每个时间间隔内的数据作为一个小的“批”来处理。尽管这种方式不是严格意义上的事件驱动event-driven处理但它在保证近实时处理的同时能够利用 Spark 的批处理优化技术和容错机制实现高效、可靠的流处理。
2. 无界查询模型
Structured Streaming 提供了一种无界查询unbounded query模型用户可以像编写处理静态数据集的 SQL 查询或 DataFrame/Dataset 操作那样编写处理无限数据流的查询语句。这种查询语句定义了数据流的输入源、转换操作以及输出 sink。Spark 会持续不断地执行这些查询处理源源不断流入的数据。
3. 结构化 API 与统一接口
Structured Streaming 采用了与批处理相同的 DataFrame/Dataset API使得批处理和流处理可以共享相同的代码逻辑实现了批流一体batch-stream unification。用户无需学习新的 API就可以使用熟悉的 SQL 查询或 DataFrame 操作来处理流数据大大降低了开发复杂度。
4. 端到端 exactly-once 语义
Structured Streaming 通过 checkpointing、write-ahead logs 和 transactional output sinks 等机制确保了即使在出现故障的情况下也能提供 exactly-once 的数据处理语义即每个数据项仅被准确地处理一次不会丢失也不会重复处理。
5. 可伸缩的事件时间处理
Structured Streaming 支持事件时间event time处理允许用户按照数据项生成时的真实时间而非处理时间进行窗口聚合、水印watermarking和迟到数据处理。这使得系统能够正确处理乱序事件和处理大规模流数据时的时间窗口计算。
6. 动态调整与容错
Structured Streaming 允许在运行时动态调整处理逻辑比如添加、删除或修改查询而无需重启整个流处理应用。此外Spark 的容错机制能够自动从故障中恢复确保流处理任务的持续稳定运行。
处理流程概览 数据摄入从各种数据源如 Kafka、Kinesis、HDFS 等摄取数据流。 查询编译用户编写的无界查询被编译成一个执行计划logical plan该计划描述了数据流的处理逻辑。 微批生成按照预设的时间间隔微批间隔系统生成一个个微批数据集。 查询执行对每个微批数据集执行编译好的执行计划进行相应的转换和聚合操作。 结果更新将处理结果累积到状态存储如 RocksDB、HDFS 文件等形成一张不断增长的“结果表”。 输出写入将结果表中满足输出条件的部分如滑动窗口的结果写入指定的外部系统或存储。 容错与checkpointing定期将查询的执行状态和必要的元数据checkpoint到可靠存储以备故障恢复时使用。
综上所述Spark通过Structured Streaming模块采用微批处理模型、无界查询接口、端到端exactly-once语义以及灵活的事件时间处理能力实现了对流式数据的实时高效处理。这种处理方式兼顾了实时性、准确性、容错性和易用性使得Spark成为处理大规模实时数据流的理想选择。
